基于支持向量机的车牌识别方法

车牌识别（LPR）是智能交通中关键技术之一.针对目前车牌识别技术存在的一些问题,详细分析基于支持向量机的车牌字符识别方法,字符特征提取方式采用一种基于半分积分投影法,选用高斯径向基作为核函数对字符进行训练.仿真实验结果表明效果良好.     

基于支持向量机的车牌字符识别

作者将支持向量机SVM方法用于车牌字符的识别.算法首先采用Gabor变换和外围轮廓结构特征提取的方法提取车牌字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器,再应用SVM分类器分类和判别车牌字符.实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,较大的应用价值.     

基于支持向量机的数学公式识别

数学公式识别在拍照搜题、自动阅卷和题库建设等智慧教育任务中有着广泛的应用.由于这些应用中数学公式大多以图片的形式存在,因此识别图片中的数学公式成为智慧教育领域的重要研究问题之一.数学公式结构复杂,从图片中识别数学公式远比一般的光学符号识别要复杂得多.将公式识别分为字符分割、符号识别和公式重组这3个步骤:首先,综合运用投影和连通域方法将字符从图片中分割出来;其次,基于单个字符的区域像素数占总像素比例提取字符特征,建立监督学习模型识别字符;最后,利用每个字符在公式中出现的位置对数学公式进行重组.真实数据集上的实验结果表明,本文提出的数学公式识别方法准确率高达98.0%.     

基于支持向量机的红虫识别研究

传统的红虫检测一般基于手工方式,效率低下,针对这种情况提出了一种基于支持向量机的红虫识别方法.基于小波分解提取能量特征结合核函数对红虫进行识别,试验结果表明识别率达到了86%.取得良好的效果.     

基于支持向量机的说话人识别

支持向量机的说话人识别采用对音子的置信度进行综合的原理来完成对说话人身份的确认.以音子的置信度矢量为基础,分别采用支持向量机方法和平均值方法对音子的置信度进行综合,通过等错误率方面的研究发现,采用支持向量机方法大大低于平均值方法所获得的等错误率,等错误率大致可以从28％降至23％,而系统的复杂度仅略微地提高.     

基于支持向量机的掌纹识别研究

统计学习理论(SLT)着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质．基于该理论,Vapnik等人提出了支持向量机(SVM)这一通用学习方法．SVM在最近几年取得了很好的发展,并在模式识别领域表现出优良的性能．本文尝试利用SVM进行掌纹识别．在对一副训练图像进行预处理之后,对其进行傅立叶变换以得到相应特征向量,然后用支持向量机对特征向量进行训练,最后用训练好的支持向量机进行掌纹识别．文中对1Vr方法和1V1方法的实验结果进行了对比和分析．实验结果显示,支持向量机在掌纹识别过程中表现出较好的性能,并且得到了较高的识别率．     

基于支持向量机的非特定人孤立数字语音识别

为了识别一组非特定人、不连续的数字语音信号,本文提出了一种基于支持向量机理论的语音信号识别算法.具体过程主要包括训练过程和识别过程.其中训练过程为:先使用预先建立起来的语音库对选定的支持向量机进行训练,得到一组与该语音信号相关的支持向量;在识别过程中,首先获取被测语音信号,并根据MFFC理论提取特征向量,然后使用训练后的支持向量机进行识别.此外,还提出使用短时区域能量谱的方法对语音信号进行端点检测.结果表明,与目前流行的隐马尔可夫算法比较,本文算法具有识别速度快、准确率高等优点.     

基于一类支持向量机的黄顶菊种子识别

为提高黄顶菊种子识别的有效性和正确性,在识别模型建立时,引入一类支持向量机算法解决黄顶菊种子和与其相似种子训练样本数量不平衡问题.介绍了一类支持向量机建模的基本原理,分析了影响模型准确率的主要因素,采用交叉验证法和网格搜索对模型进行了优化.仿真结果表明,该模型在黄顶菊种子识别中具有良好的性能,对黄顶菊种子的平均识别率在...     

基于改进的支持向量机的手写体汉字识别

逐次超松弛迭代法算法是一种具体的SVM算法,在SOR算法中松弛因子采取固定数值时,在许多情况下收敛速度较慢。文中提出通过引入具有＂先验知识＂的神经网络,对逐次超松弛迭代法中的松弛因子进行控制,以提高逐次超松弛迭代法的收敛速度。实验结果表明,该模型实现的逐次超松弛迭代法能够提高其收敛速度。在手写体汉字的识别实验中,该改进算法可以减少支持向量机的训练时间。     

利用支持向量机SVM识别车辆类型

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类方法在实际二类分类问题的应用中显示出良好的学习和泛化能力，已被广泛地应用于多类分类问题的研究．以车辆轮廓特征为对象，将二类分类支持向量机SVM应用于多类车辆类型的识别，并与其它分类器的分类结果进行了对比．通过9次交叉验证实验，结果表明SVM对车辆数据样本的测试准确率达到了85．59％，其分类性能优于其它分类器．     

基于BP神经网络的车牌识别系统

车牌识别系统是智能交通领域的重要组成部分,在现代交通管理中的作用举足轻重。基于VC++6.0进行实验,针对中国的车牌进行研究,用BP神经网络来实现车牌识别。车牌识别分为图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别四个步骤。利用车牌的先验知识进行定位,引进双阈值进行字符分割,利用13段特征提取法提取特征向量,实验表明该识别算法行之有效。     

支持向量机多类分类的数字调制方式识别

针对神经网络存在的过学习、欠学习、局部极小值等问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的数字调制方式的识别方法。从信号的瞬时幅度,瞬时相位,瞬时频率,频谱,包络变化等特性中提取了7个特征参数,用于训练支持向量机。运用二叉树理论设计多类分类器,与已有算法相比,具有简单、高速、高精度的特点。仿真结果证明,在高斯白噪声(AWGN)下,当信噪比大于15dB时,对2ASK、4ASK、8ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK、8PSK调制方式的识别率可以达到97% 以上。     

基于奇异值特征和支持向量机的人脸识别

针对人脸识别中经常遇到的"小样本"和"过学习"等问题,同时为了进一步改善人脸图像的奇异值特征在人脸识别中的识别性能,提出了一种基于奇异值分解和支持向量机的人脸识别新方法.在特征提取阶段,首先对训练样本集中的每一个人脸图像矩阵进行奇异值分解,得到训练样本的奇异值特征,然后对每个样本的奇异值特征向量进行降维、归一化、奇异值向量的分量重新排列等处理.在识别阶段,运用支持向量机作为分类工具,为了提高分类能力,选取径向基函数作为支持向量机的核函数.最后在ORL人脸数据库上验证了该方法.实验结果表明,通过对奇异值特征的相关处理,提高了识别速度和正确识别率.从而证明了所提出方法的有效性,具有一定的应用价值.     

基于SVM的机器人工件识别

支持向量机(SVM)是一种崭新的机器学习方法,建立在结构风险最小化原理基础上,寻找一个最优分类超平面,引进核函数将低维空间向量映射到高维空间.此方法能解决小样本、非线性及高维模式识别中的问题.鉴于此,将SVM应用于多传感器信息融合,并针对多类型目标识别问题,采用“oneagainstall”方法构造多元分类器.实验中比较了采用不同核函数构造的SVM的分类效果,结果表明SVM具有较高的识别率,其中三项多项式核函数构造的SVM的识别率最高,可达到93.2%.另外,还比较了单传感器和多传感器融合的识别结果,单传感器的识别率只有63.7%,大大低于多传感器融合的识别率.     

基于支持向量机的模式识别方法

介绍了由Vapnik等人提出的统计学习理论和由此发展的支持向量机，分析了其应用前景和研究方向，两个算例表明，在模式识别领域中，采用支持向量机这一新方法，具有其他传统方法不可比拟的优势。     

基于支持向量机的仓储害虫声音识别

对于仓储害虫的种类识别问题,提出了一种根据害虫产生的声音来进行基于支持向量机的识别算法．利用已知害虫的声音样本,经过语音预处理、特征提取,用所提取的语音特征向量构造多个支持向量机(SVMs)．在识别应用中,在无法看到害虫的情况下,利用传感器采集到的害虫声音样本,预处理之后,利用训练好的支持向量机来判断是什么害虫,从而采取合适的灭虫措施．     

支持向量机在数字信号调制识别系统中的应用

在非合作通信系统中，需要在非理想化的信道特性下对接收信号进行调制样式的自动识别．使用了一种以支持向量机作为分类器的方法进行数字信号调制样式的识别．实验结果表明，该调制识别方法在小样本下具有较高的识别率，可以应用在数字信号的调制识别系统中．     

一种基于支持向量机的行人识别方法研究

研究了基于支持向量机的车辆前方行人识别方法.通过提取样本的类Haar特征,采用AdaBoost算法训练得到了分割行人的级联分类器,实现了行人候选区域的快速分割;提取了样本的纹理特征、对称性特征、边界矩特征以及梯度方向特征,组成表征行人的多维特征向量,采用支持向量机训练得到了识别行人的分类器.试验结果验证了所提算法的有效性,获得约75%的行人检测率.     

Support vector machine ensemble using rough sets theory

A support vector machine （SVM） ensemble classifier is proposed. Performance of SVM trained in an input space eonsisting of all the information from many sources is not always good. The strategy that the original input space is partitioned into several input subspaces usually works for improving the performance. Different from conventional partition methods, the partition method used in this paper, rough sets theory based attribute reduction, allows the input subspaces partially overlapped. These input subspaces can offer complementary information about hidden data patterns. In every subspace, an SVM sub-classifier is learned. With the information fusion techniques, those SVM sub-classifiers with better performance are selected and combined to construct an SVM ensemble. The proposed method is applied to decision-making of medical diagnosis. Comparison of performance between our method and several other popular ensemble methods is done. Experimental results demonstrate that our proposed approach can make full use of the information contained in data and improve the decision-making performance.     

基于Gabor小波和支持向量机的人脸识别

提出一种将Gabor小波和支持向量机相结合的人脸识别算法。运用AdaBoost算法在复杂背景图像中快速准确地检测出人脸部分,进而用Gabor小波提取归一化人脸图像的特征。最后采用支持向量机进行人脸的分类识别。在ORL人脸库和CAS-PEAL-R1人脸库中对算法进行了测试,结果表明该算法识别率较高。